Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: Weka

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

A visual mining based framework for classification accuracy estimation

Arun P. V.

Geodesy and Cartography

2013

Vol. 62, no. 2

113--121

Classification techniques have been widely used in different remote sensing applications and correct classification of mixed pixels is a tedious task. Traditional approaches adopt various statistical parameters, however does not facilitate effective visualisation. Data mining tools are proving very helpful in the classification process. We propose a visual mining based frame work for accuracy assessment of classification techniques using open source tools such as WEKA and PREFUSE. These tools in integration can provide an efficient approach for getting information about improvements in the classification accuracy and helps in refining training data set. We have illustrated framework for investigating the effects of various resampling methods on classification accuracy and found that bilinear (BL) is best suited for preserving radiometric characteristics. We have also investigated the optimal number of folds required for effective analysis of LISS-IV images.

echniki klasyfikacji są szeroko wykorzystywane w różnych aplikacjach teledetekcyjnych, w których poprawna klasyfikacja pikseli stanowi poważne wyzwanie. Podejście tradycyjne wykorzystujące różnego rodzaju parametry statystyczne nie zapewnia efektywnej wizualizacji. Wielce obiecujące wydaje się zastosowanie do klasyfikacji narzędzi do eksploracji danych. W artykule zaproponowano podejście bazujące na wizualnej analizie eksploracyjnej, wykorzystujące takie narzędzia typu open source jak WEKA i PREFUSE. Wymienione narzędzia ułatwiają korektę pół treningowych i efektywnie wspomagają poprawę dokładności klasyfikacji. Działanie metody sprawdzono wykorzystując wpływ różnych metod resampling na zachowanie dokładności radiometrycznej i uzyskując najlepsze wyniki dla metody bilinearnej (BL).

Zastosowanie sieci Bayesa w szacowaniu selektywności zapytań w optymalizatorze zapytań serwera bazy danych Oracle

Augustyn D., Warchał Ł.

Studia Informatica

2011

Vol. 32, nr 1A

25-42

Artykuł opisuje zastosowanie sieci Bayesa do wyznaczania selektywności zapytań. Wartość selektywności zapytania pozwala na wstępne oszacowanie rozmiaru zbioru wynikowego zapytania, co z kolei pozwala na wybór optymalnego sposobu realizacji zapytania. Obliczenie selektywności dla zapytań z warunkiem selekcji opartym na kilku atrybutach tablicy wymaga użycia estymatora wielowymiarowej funkcji gęstości prawdopodobieństwa dla rozkładu wartości atrybutów. Sieć Bayesa może stanowić oszczędną, w sensie zajętości pamięci, reprezentację wielowymiarowego rozkładu wartości atrybutów. Artykuł omawia sposób rozszerzenia funkcjonalności optymalizatora zapytań, tzn. użycia modułów systemu Weka do implementacji metody wyznaczania selektywności (oparej na koncepcji sieci Bayesa) w ramach optymalizatora SZBD Oracle.

The paper presents applying Bayesian network-based method of a selectivity estimation. The query selectivity allows estimate query result size, which allows to choose the optimal method of query execution. Obtaining the selectivity for a query with a selection condition based on many attributes, requires an estimator of a multidimensional probability density function of attribute values. Bayesian network can be used as a memory-efficient representation of the multidimensional distribution of attribute values. The article shows Bayesian network approach applied for extending the functionality of the query optimizer. Some Weka modules are used for implementing Bayesian network-based selectivity estimation in Oracle DBMS optimizer.